原创文章 | 深度解析机器视觉
与人类操作员类似，高级的机器比如一个机器人也需要具备辨别周围环境的能力和意识才能做出正确的决定以及采取适当的行动。起初来看，尽管涉及到复杂技术的选择，但是一个复杂机器的功能定义并不是很明确。然而可以说图像识别是一个复杂的子系统，但是它具备整个系统的所有设计元素。最后所有组件需要组装起来形成一个视觉传感系统，不仅要满足性能的要求还要达到成本和时间目标。从大多数案例来看，应用和设计目标的实现取决于正确的技术选择。
对于高级机器人而言其中一个最大的制约可能就是视觉系统，尤其当采集大量的视觉数据并且需要进行实时处理的时候。在各种各样的生产系统中对视觉传感器具有显著需求的时候就会面临这种挑战。市场调研公司根据市场资源判断预计在2015年至2021年期间累积年度增长率达8%到9%之间。
根据最近的一篇报告预测“机器视觉市场在2020年之前会达到125亿美元”，“驱动机器视觉市场的动力是对质量检测和自动化方面快速增长的需求、在制造工厂中对视觉指导机器人的需求增加、制造行业越来越多的法规要求、消费者对专用机器视觉系统的应用需求。”因此，自动化应用需求的增加大大促进了对更强功能的机器人和视觉系统的需求。
实际上，机器人系统为专用的视觉系统呈现出一些非常有趣和多样化的示例。四种不同类型的应用呈现出了这个市场的多样化：仿人型、飞行机器人、医疗机器人和管道机器人。
仿人型机器人最常见，无论是在技术杂志还是大众媒体都能看到对其的报道。一些仿人型机器人甚至具有名字识别功能，例如Honda（本田）公司推出的ASIMO仿人型机器人、索尼公司开发的机器人具有像人类一样重复某种活动和执行任务的能力、三星公司和其它厂商同样吸引了很多观众，他们推出的机器人具有人类的身高大小，而且能够屈膝伸腿和踢足球，甚至还能够唱歌和跳舞。这些机器人必须能够采集三维传感器的数据才能保证移动时不会摔倒，同时做出某些决策。幸运的是，这些机器人有足够的空间来放置视觉系统的所有组件。
图1：大部分应用中的机器人都需要具有视觉功能才能向前迈步（来源：）
与地球上的人类有些不同的是飞行机器人或者无人机需要采用小而轻的外观设计，这样才能满足性能要求。视频监控系统时大部分无人机上都使用的主要传感器系统，各种各样的智能摄像头都集成了视觉传感器、光敏器件、甚至数据处理功能。
机器视觉同样被应用到医疗领域。无线胶囊内窥（WCE）是一种诊断技术，它能够让医生不用外科手术的方式查看患者的胃肠道情况，有效的避免了一些复杂或者有风险的步骤。然而，我们也需要花费数个小时反复观看视频录像来寻找与癌症或者其他疾病相关的病变和异常情况，因此出现了基于机器视觉的视频分析技术，机器人系统采用这种技术能够将采集的图像数据进行解析，胶囊内镜摄像头是2001年GivenImaging公司开发的，到目前为止全世界已经有超过120万的病人使用过。内镜技术作为一种颠覆性的技术将来不仅仅局限在一个小的胶囊摄像头上，以后将能够让医生来控制摄像头的移动，这样一些特殊的病理区域也能够被观察到，当然这种类型的内窥镜是否可以归为一种机器人系统还有待时间的检验。
虽然如此，这些应用都有一些功能的元素，例如图像传感器、软件、计算能力来处理和分析不断采集和积累的数据。
在所有这些应用中，有两项技术能够提供数字图像采集的视觉传感能力：CCD（电荷耦合元件）传感器和CMOS图像采集传感器。
对于CCD传感器来讲，光敏区域接收的光源会被存储并转换为充电电荷，进而形成电压，作为模拟信号实现缓存和输出。与此相反，CMOS传感器的每个像素点都有光感区实现充电电压的转换，通过集成的放大器、声音修正以及数字化电路，CMOS传感器能够输出数字信号。
其他系统设计中也采用了CMOS技术，CMOS的优点就是便于集成，而且功耗低生成的热量更少。它采用数字化信号输出，与CCD相比，CMOS传感器更够通过更多的方式实现像素级别的控制。
CCD与CMOS图像传感器相比其唯一的优势就是它出现的时间更早，技术应用更加成熟。尽管在很多市场还存在激烈竞争，但是对于两种图像传感器技术来说像素的数量和分辨率都得到了大幅度提升。为应用系统选择正确传感器一些需要详细比较的方面包括光谱响应和光源要求例如从大面积到超小面积都具有弱光线敏感和高动态范围。机器人系统中一些3D应用使用的CMOS传感器具有更先进的特性和功能来处理复杂应用中的一些问题。
图像传感器是实现一个视觉系统最关键的一步。下一阶段需要实现复杂的软件算法和高速的数据处理能力。机器人、无人机甚至包括自动驾驶汽车在内都需要具备感知周围三维环境的能力。对于3D视觉来讲，有几个算法已经比较成熟了包括即时定位和映射（SLAM）、运动中恢复结构方法（SfM）、立体视觉测距算法等等。我们的目标是高分辨率和快速的数据处理能力。很多公司和组织都在不断的努力研究，在现在基础上进行不断的提升。
验证一个算法是否它的功能设计要求需要通过高速数字信号处理器（DSP）来执行这个算法，目前处理大量数据的一个方法就是通过云/服务器处理的方式。然而日益强大的DSP提供更多选择。
举个例子，DSP处理器如亚德诺半导体（ADI）开发的 16位/32位嵌入式处理器能够胜任复杂的图像处理，对于应用的其他方面也具有软件设计上的灵活性和可扩展性如音频、视频、声音处理、多模式基带和数据包处理、控制处理和实时安全特性。Blackfin低功耗图像处理平台（BLIP）面向多种室内和室外图像传感应用。
图2ADZS-BF707-BLIP2 BLIP硬件平台预加载了软件程序（来源：ADI）
设计视觉系统的一部分功能模块是一项非常复杂的工程，当我们借助其他方面的时候，开发平台、评估系统和评估板卡大大简化了复杂的DSP设计。举个例子， Blackfin图像处理工具套件包括图像处理原型设计，能够帮助工程师在Blackfin DSP平台上快速开发复杂的图像或者视频处理解决方案。ADI的Blackfin BF-5xx和BF-60x系列处理器进行了优化，集成了一些软件的原型功能模块。一些应用也会受益于MISRA-C兼容函数API库，这个案例中，示例代码展示了Blackfin DSP一些原语的使用。
图3：亚诺德半导体584-ADZS-BF707EZLITE套件大大简化了视觉系统的开发（来源：ADI）
>>>> 机器人视觉系统设计师当然可以选择系统计算部分采用哪些方案。
在一些应用中，用户想实现将摄像机无压缩的数据流传输给PC，请看下面这个例子，Cypress半导体公司的超速控制器提供了解决方法，芯片中烧录的固件程序将图像传感器采集的数据转换为USB视频类（UVC）兼容的数据格式，这样就可以对接PC主机的USB3.0接口实现数据传输。接收的一致性能够让摄像机使用操作系统（OS）自带的驱动，并且兼容主机上的各种应用程序。如果想更加快速方便的完成固件和设备驱动程序的开发，Cypress半导体公司提供了，采用的是FX3器件，包括完整的硬件和软件解决方案。
图4：Cypress EZ-USB FX3开发套件包括一个720P的图像传感器，30fps、24位彩色，简化了视觉系统的开发（来源：Cypress半导体公司）
一个很容易忽略的设计细节：连接器
对于复杂的系统尤其是图像识别系统来说另一个重要的方面就是互相连接器。大量数据的高速传输需要进行干扰信号屏蔽以及消耗功耗。专门面向机器人系统应用设计的是一个矩形的I/O信号屏蔽连接器，能够提供7.0A至15.0A的信号/功率特性。对于小型的工业机器人系统和工厂自动化设备，集成控制面板的系统一般都集成了行业标准的连接器预留接口。
为了组装方便并且将库存限制在一定数量内，这个连接器采用一个集成套件的封装方式，接口外壳支持公头/母头连接，增加了设计的灵活性，所有这些方面集成在一起给视觉系统带来了丰富的硬件设计选择。
图5：专为机器人应用系统设计的数据连接器（来源：Molex）
一切终究会到来！
机器人智能视觉被认为是一个巨大的进步，会给现在很多的应用领域带来改进并且不断扩大市场。包括系统的所有方面在内，从视觉传感器到算法、数字信号处理和连接器必然会带来不同的影响。
1.Yingju Chen 和Jeongkyu Lee，“基于机器视觉的无线内窥镜视频分析”，诊断和内镜治疗，2012年，文章编码：41803。
2. G. Ciuti, A. Menciassi和P. Dario，“胶囊内窥镜：从现在到面向挑战”，生物医学工程，2011年第4期59—72。
Randy Frank是Randy Frank科技和协会的董事长，也是“深入智能传感器”一书的作者。他取得了韦恩州立大学的电机工程学硕士（MSEE）学位，致力于应用传感器、产品和技术市场的研究和探索。他也是SAE和IEEE协会的研究员，同时也是“设计世界”和“桌面工程”杂志的主要作者。
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